Negative and Positive Emotional Reactivity in Women With and Without a History of Self-Injury
Notice bibliographique
Résumé
In trying to better understand why certain individuals self-injure, researchers have proposed high emotional reactivity for negative emotions may influence vulnerabilities and predispose individuals to react to stressful situations in a dysregulated manner, thus engaging in non-suicidal self-injury (NSSI). However, the role of emotional reactivity for positive emotions in those with a history of NSSI is still unclear. Thus, the present study sought to examine group differences in the reactivity of (a) negative and (b) positive emotions in young adults with and without a history of NSSI engagement, and (c) to evaluate whether the reactivity of positive emotions could predict NSSI engagement when controlling for reactivity of negative emotions. The sample consisted of 96 female students who reported engaging in NSSI within the past 2 years ( M age = 20.28 years, SD = 1.65) and an age-matched female comparison group with no NSSI history ( M age = 20.43 years, SD = 1.76). Results from separate MANOVAs indicated individuals with a history of NSSI reported higher negative reactivity across all aspects (emotional intensity, sensitivity, and persistence) than the comparison group, Wilk’s λ = .86, F (3,188) = 10.65, p < .001, partial η 2 = .145; however, no significant differences emerged for positive reactivity, Wilk’s λ = .99, F (3,188) = 0.52, p = .669. Moreover, a logistic regression revealed that persistence of negative emotions was the only significant predictor of NSSI, Wald χ 2 (1) = 4.54, p = .03. The present results highlight the importance of the persistence of negative emotions for individuals who engage in NSSI. Furthermore, the current study provides the first suggestion of no significant differences in positive emotional reactivity between individuals with and without NSSI; underlining the importance of focusing on negative emotional reactivity in clinical practice as well as using positive emotions to “undo” the effect of negative emotions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».